基于加速度信息修正的四旋翼位置估计算法研究

发布时间：2017-12-27 12:07

本文关键词：基于加速度信息修正的四旋翼位置估计算法研究　出处：《传感技术学报》2016年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对单一的微传感器无法准确进行四旋翼无人机空间定位的问题,设计了一种多元信息融合的互补滤波算法用于无人机空间位置估计。该算法的核心思想为利用一类通用的辅助传感器如气压传感器,全球定位系统(GPS)以及微基站的测量信息对加速度传感器的测量信息进行实时修正,然后利用修正后的加速度信息积分估计四旋翼无人机的空间位置。本文在自主研制的飞行控制平台上验证了这种互补滤波算法的有效性。通过对比实验验证,利用本文设计的互补滤波算法可以使得无人机运动速度估计值以及空间位置估计值无偏差的收敛。飞行实验证明,将该互补滤波算法输出的速度以及位置估计信息应用于位置控制器中,可以实现无人机稳定的位置控制。
[Abstract]:Aiming at the problem that the single microsensor can not accurately locate the four rotor UAV's space location, a complementary filtering algorithm based on multivariate information fusion is designed for UAV's position estimation. The core idea of this algorithm is a kind of common auxiliary sensors such as pressure sensors, global positioning system (GPS) and the measurement of information measurement information of micro base station for acceleration sensor for real-time correction, and then use the acceleration information of the modified integral estimation of space position of the four rotary wing uav. This paper validates the effectiveness of the complementary filtering algorithm on the independently developed flight control platform. By comparing and verifying the experiment results, we can use the complementary filtering algorithm designed in this paper to make the UAV speed estimation and the estimation of the space position converge unbiased. Flight experiments prove that the speed and location estimation information of the complementary filter algorithm can be applied to position controller, and it can achieve stable position control of UAV.
【作者单位】：上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室;
【基金】：上海张江国家自主创新示范区专项发展资金重点项目(201411-PD-JQ-B108-009)
【分类号】：TP212.9
【正文快照】： 近年来随着各类廉价的高性能微控制器以及微传感器系统的兴起,四旋翼无人机UAV(UnmannedAerial Vehicle)的研究也得到国内外研究机构的广泛重视[1]。考虑到四旋翼无人机的控制特点,为了实现无人机准确的位置控制需要实时地获得无人机当前的运动状态,其中包括了无人机当前的空

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